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@SlamIDea 在 VPS容量外部扩充方法 中发帖
佬友们好
我在使用一个美国vps开发项目，配置不错，但是给的存储空间极低，并且扩容费用极高
请问有没有十分廉价方便的外部内存策略（网盘，对象存储等？）能够扩充容量，并且尽量不影响使用体验？
刘孝明 (@lxm1007) 在 自建机场ping值分享 中发帖
最近好多佬上车 可以看下最近一天的延迟 确实是亚太太贵 有需要的佬可以搞个优质线路拼车啥的
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@shenlan 在 求教！怎么尽量使大模型生成结果保证确定性，可复现 中发帖
LZ最近在给甲方做一个文档校审工作流，审核逻辑挺复杂的，各种关联绕啊绕。现在是功能都做完了，但是有个很麻烦的结果体验问题：
这里的校审可以粗略分为规则校审跟LLM校审
用户每次跑同一个文档，规则审核的结果是一致的，但大模型校审给的意见可能每次会有点不一样。
甲方要是拿两次结果对比，感觉肯定会被怼啊。 😇
我理解 LLM 本身就有随机性，除了我们能调的参数，背后还有很多控制不了的细节在浮动，感觉完全没法根治（温度跟top_p都拉满也没用）。试过一些工程上的优化，但都是治标不治本。现在已经在考虑直接在界面上挂个提示tips算了（解决不了就直接把问题抛出来hhh 😡）。求大佬们指点，有没有啥靠谱的思路啊！
生产日期：今天；保质期：明天 (@wlz) 在 如何让gpt生成的代码有Claude的风格 中发帖
感觉gpt生成的代码可读性和逻辑不符合我的品味，我还是喜欢Claude，但是Claude比较贵，有没有什么方法让gpt的代码风格改成Claude的代码风格
Garfi 在 大佬們給小弟一些建議，前段時間因爲一些原因欠了几十個！！！！ 中发帖
現在我在學習AI相關的内容，怎麽能通過AI朝日還清欠款，我一定聼大家的話，我要努力，堅强起來，我是不會忘記啊的教導與建議的，到時候也會報答大家的 😭
yuanhuang 在 gpt chat功能又出故障了么？ 中发帖
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先交代一下背景：我用的是 ChatGPT App，在用 Work 模式的时候显示没有任何问题。但是用 Chat 模式去问东西时，完整的回答虽然已经生成完了，显示出来的却总是不完全，非常抽象。
这个情况是昨天晚上出现的。过程中其实我已经重新打开过一次 App，但 Chat 模式下还是会出现这种显示不完整的问题
初雨荷 (@Chuyuhe) 在 有没有佬在用云端codex的 中发帖
前段时间开了个48team，但是要接码才能用codex，所以一直用的web端聊天，最近发现web端codex可以使用。
连上自己的github账号后在web端的codex里可以选择一个项目创建云端开发环境，还能设置云端环境变量之类的。目前在使用web端codex写自己的项目，五小时和周额度也在掉。
有没有佬知道这样用有什么区别吗，会降智吗。如果可以这样使用的话为什么还要折腾接码呢？
箫无人 (@maxingan24) 在 境外放置 Mac mini 跑 Claude 桌面端，网络与远控方案如何选？ 中发帖
最近 Claude 风控太严，还是想走最稳的物理机方案，打算在国外放台 Mac mini。
只用claudecode 终端的话 直接ssh就行了,但是还是想用用桌面端和 cowork之类的体验下,但有几个实际体验上的疑问想请教下：
机器放美国会卡成 PPT 吗？如果把 Mac mini 放美西，跨国远程桌面打字和滚屏延迟明显吗？是不是非得放在日本、韩国或者新加坡，操作起来才够跟手？
UU 远程跨国靠谱吗？看很多人推 UU远程，这个东西跨国能行么,需要自己搞的vps隧道加速吗
想安全用 Claude 桌面生态, 除了海外实体 Mac mini + 远程桌面这种比较折腾的搞法，还有没有更成熟/省心的方案？
非常感谢!🙏
lostffking 在 从 codex 获取的模型列表里面出现了 memory4-dream 模型 中发帖
不知道做什么用的模型，问了 chatgpt ，回答：这并不能证明 memory4-dream 本身就是一个独立的 AI 模型。它也可能是 Codex 内部用于生成或整理记忆的模型标识。
@Voss 在 自部署 GLM-5.3 开放试用：注册送 20 元额度，限 100 用户 中发帖
大家好，最近基于 Sub2API 做了二开，接入自己部署的 GLM-5.3，现在开放小规模试用，欢迎大家体验和反馈。
平台地址： https://sub2api.whis.modelrelay.asia
目前面向新用户开放的模型是 glm-5.3，注册赠送 20 元试用额度。
按实际 Token 用量计费，价格如下，单位为 人民币／百万 Token：
类型
价格
普通输入
¥2
输出
¥8
缓存命中输入
¥0.5
缓存命中以接口实际统计为准，推理 Token 计入输出用量。
20 元大概能用多少？
不考虑缓存，按输入和输出各占一半计算，可以使用约 200 万输入 + 200 万输出，共 400 万 Token。
例如，每次使用 1,000 输入 Token 和 1,000 输出 Token，费用约 0.01 元，20 元可以调用约 2,000 次。...